リザバーコンピューティングの力を簡単に
「少量データ」で「リアルタイム学習」を「高精度」に実現するQoreシリーズ

お知らせ

業界初リザバーコンピューティングを活用した、
新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション

簡単かつ高精度

簡単に高精度な時系列処理が可能。従来ディープラーニングで問題だった複雑なパラメータチューニングはもう不要です。

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安価

高価なGPUなどは不要。
従量制APIを提供、ボタン一つでマイコン発注、そのままエッジ化

とにかく速い

最新鋭のリザーバコンピューティングの活用によりリアルタイム学習が可能。
深層学習とは違う独自の方法でRNNを実現

高い精度と圧倒的な速さをWebAPIで手軽に実現
そのままエッジコンピューティングまでカバー

簡単かつ高精度

弊社APIへJSON形式で少ないデータを送るだけで簡単に時系列処理を行うことが出来ます。
例えば、僅かな学習データを用いて、9名の音声から話者を分類するタスクにおいて、チューニング無しで99.2%の精度を実現。従来のLSTMによる処理に比べ、高い精度を実現
※当社実験比
UCI Machine Learning Repository: Japanese Vowels Dataset.

安価

高価なGPUサーバの調達に困っていませんか?弊社は2つのソリューションを提供しています。
例えば、WebQoreを使えば、使った分だけの従量課金ですみます。
またEdgeQoreを使えば、GPUを使わず手元のマイコンで学習処理が可能となり、簡単にエッジコンピューティングが実現できます。

とにかく速い

深層学習によるRNN(LSTMなど)は学習処理がとても重いものでした。
しかし、弊社は最新鋭の次世代コンピューティング方式であるリザーバコンピューティングの活用により、リアルタイム学習を実現。もう高価なGPUに頼り、学習はバッチ処理なんてことは不要になりました。
※グラフは前述の話者分類問題においての弊社実験結果

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チームメンバー

秋吉信吾

代表取締役CEO
エキサイト株式会社にて複数のポータルサービスやNLP技術を使った新規サービスの開発、サーチエンジン導入プロジェクトなどを担当。 2014年にMistletoe株式会社にて深層学習を基礎とした音声認識、画像認識、機械翻訳、言語理解など人工知能(AI)関連の基盤技術開発に従事した後、2017年に株式会社デジタルガレージに入社、研究開発組織のDG LabでテクノロジーサイドからAI領域の投資先バリューアップおよび新規事業開発に携わる。2018年より多変量時系列解析向けに既存のRNNに代わるリアルタイム学習かつ高精度な新しいアルゴリズムを提供するQuantumCoreを設立。

長島壮洋

取締役CTO(最高技術責任者)
2001年に東京大学理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてオークションのシステム開発を経験。2005年に株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。国内初の大規模システムへのRuby on Rails導入を成功させる。システム開発、運用から顧客対応、サイト運営全般と経験した後、食べログの米国展開をゼロから行う。2016年からは研究開発組織のDG Lab発足と同時にAI領域のCTOとして体制構築、プロジェクト推進を実施。
現在、弊社プロダクト開発の統括およびPoCを推進。

三浦亮太朗

執行役員CRO(最高研究責任者)
2019年より東京大学情報学環の修士課程。国際基督教大学にて情報科学/経済学を専攻。2017年には英国Edinburgh大学にて1年間、学部生ながら修士過程の履修を認められ、機械学習や情報理論を体系的に学ぶ。Line株式会社やDG Labでの機械学習系インターンを経て、現職。在学中には科学教室の運営、英国にて現地領事館との共催での落語会開催、ヨーロッパヨーヨー選手権出場など、多方面で活躍している。
現在、弊社テクノロジーデモの開発や、コアアルゴリズムの研究開発を推進。

会社情報

会社名
株式会社QuantumCore
資本金
40,000,000円(資本準備金含む)
住所
〒141-0031
東京都品川区西五反田2-14-13

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